通过改进的端到端极值优化方法，研究人员在稀疏学习问题上平衡了模型性能与计算效率。他们发现，联合压缩和微调脉冲神经网络 (SNNs) 在各种基准数据集和架构上比顺序压缩和微调更好，尤其适用于极限压缩比。
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